[发明专利]一种基于改进遗传算法的云测试平台任务调度方法

说明书

本公开的基于改进遗传算法的云测试平台任务调度方法，通过建立所述云测试平台任务调度模型；基于所述云测试平台任务调度模型的测试任务调度方式进行编码，形成测试任务状态表；根据所述测试任务状态表设计所述改进遗传算法的适应度函数；基于所述适应度函数初始化所述改进遗传算法的种群，利用轮盘赌算法选择所述种群中的染色体；对所述改进遗传算法的染色体进行交叉、变异后，当满足所述改进遗传算法的结束条件时，得到所述云测试平台任务调度最短时间。能够有效解决处理机数量、任务间依赖和并行执行任务等问题。

技术领域

本发明属于云测试平台任务调度的遗传算法技术领域，具体涉及一种基于改进遗传算法的云测试平台任务调度方法。

背景技术

云计算技术作为一种资源管理和供应的模式，把计算、存储和网络等硬件资源虚拟化为一个多用户共享的资源池，再通过网络向用户按需提供可拓展的虚拟资源，突破物理空间的限制。

将云计算技术应用到测试中的云测试平台，可以利用大规模虚拟化环境开展测试，即利用云测试平台更加有效的组织和利用各类测试基础设施资源(计算资源、网络资源、存储资源等)，以服务方式提供一种测试资源透明、环境按需、平台开放、高效执行的测试手段，提供一种随时随地使用测试服务的新型应用模式，为测试设计、环境开设、执行管控、状态监视、结果分析等测试活动提供有力支撑。

云测试平台面向的用户多，用户提交的任务需求的硬件资源各不相同，任务间的依赖关系复杂，合理的任务调度是保证用户及时得到云测试平台相应，按时完成任务的重要保证。测试任务调度的首要目标是，在满足任务依赖关系限制的前提下寻找一个合理的调度策略，按序将测试任务映射到处理机上，使任务尽可能地并行执行以使系统完成所有任务的时间最短。

目前基于遗传算法的云测试平台任务调度的研究中存在限制处理机数量、不考虑任务间依赖、忽略处理机可以并行执行多个任务的情况等问题。。

发明内容

有鉴于此，本公开提出了一种基于改进遗传算法的云测试平台任务调度方法，能够有效解决处理机数量、任务间依赖和并行执行任务等问题。

根据本发明的一方面，提出了一种基于改进遗传算法的云测试平台任务调度方法，所述方法包括：

建立所述云测试平台任务调度模型；

基于所述云测试平台任务调度模型的测试任务调度方式进行编码，形成测试任务状态表；

根据所述测试任务状态表设计所述改进遗传算法的适应度函数；

基于所述适应度函数初始化所述改进遗传算法的种群，利用轮盘赌算法选择所述种群中的染色体；

对所述改进遗传算法的染色体进行交叉、变异后，当满足所述改进遗传算法的结束条件时，得到所述云测试平台任务调度最短时间。

在一种可能的实现方式中，所述云测试平台任务调度模型为五元组G，G＝(T,E,S_P,S_T,R,C)，其中，T为云测试平台任务调度DAG图的节点集合，E为云测试平台任务调度DAG图的有向边的矩阵，S_P为云测试平台的处理机所能提供的资源的矩阵，S_T为云测试平台测试任务所需的资源的矩阵，R为测试任务在不同处理机上的执行时间的矩阵，C为测试任务件转换时间的矩阵。

在一种可能的实现方式中，所述基于所述云测试平台任务调度模型的测试任务调度方式进行编码，形成测试任务状态表，包括：

将所述云测试平台任务调度模型的测试任务调度方式的测试任务和所述处理机之间的映射关系形成所述测试任务编码表；

根据所述测试任务进入待执行状态的所有前置条件和测试任务执行状态形成测试任务状态表；

根据所述测试任务的执行完成时间定义所述测试任务的权重，根据所述测试任务的权重执行所述测试任务；